MASTER BIOSTATISTICA
PROGRAMMI PROVVISORI DEI CORSI
Tutti i corsi prevedono una parte teorica e una parte applicativa che si avvale di esercitazioni di
laboratorio con i software STATA ed R e di seminari o testimonianze di esperti.
Oltre i corsi ufficiali, a partire dal mese di Marzo, sono previste attività di gruppo volte a realizzare
sotto la guida di esperti, il project work che sarà oggetto di discussione nella prova finale.
STATISTICA PER LA RICERCA SPERIMENTALE
Responsabile: Paola Monari
Docenti : Paola Monari, Patrizia Agati, Marco Marchi
Per seguire il modulo sono sufficienti le conoscenze di algebra e matematica acquisite nella scuola
media superiore.
Parte I
Distribuzioni statistiche semplici e multiple (di frequenza, cumulative,…)
Valori medi e misure di locazione (percentili, mediana, moda, media aritmetica,…)
Indicatori di variabilità (deviazione standard, varianza, devianza …)
Rapporti statistici (composizione, coesistenza, durata, …). Tassi (prevalenza, incidenza, mortalità,
rischi relativo,…). Numeri indici.
Distribuzioni statistiche multiple a due e tre vie (misure di connessione e dipendenza)
Regressione e correlazione lineare
Elementi di calcolo delle probabilità
Distribuzioni teoriche univariate discrete (binomiale, poissoniana, uniforme, ipergeometrica,…) e
continue (normale, log-normale,..)
Parte II
Il significato della variabilità naturale.
Popolazione statistica e campione statistico: nella ricerca epidemiologica, nell’indagine
sperimentale, nell’osservazione clinica.
Campioni casuali e loro proprietà: universo dei campioni casuali e variabili distribuite in tale
spazio.
Problemi di confronto tra campioni statistici per il controllo di ipotesi. La “significatività” statistica.
L’ipotesi-zero e il canone ipotetico-deduttivo. Partizione della probabilità unitaria sulla variabile
dedotta sotto tale ipotesi e scelta di intervalli di probabilità intesi al rifiuto di tale ipotesi.
Criteri per l’analisi della significatività statistica in contesti univariati e bivariati: test parametrici e
non parametrici.
Problemi di “probabilità inversa”.
Parte III
Disegno dell’esperimento, principi generali, analisi della varianza
Blocchi randomizzati e disegni fattoriali. Confronti multipli
Modelli gerarchici e disegni per misure ripetute
Efficienza e dimensione dello studio
METODI DI ANALISI MULTIVARIATA PER LO STUDIO DEI FENOMENI BIOLOGICI
Responsabile: Angela Montanari
Docenti: Angela Montanari Rossella Miglio Daniela Giovanna Calò
Parte I
Il modello di regressione lineare semplice e multiplo: stima, verifica di ipotesi, adattamento,
diagnostica, metodi automatici per la selezione delle variabili
Metodi per la riduzione delle dimensioni: analisi delle componenti principali e analisi dei fattori
Metodi di classificazione: analisi discriminante lineare e quadratica, alberi di classificazione, analisi
dei gruppi.
Parte II
Metodi di regressione non parametrica.
I modelli additivi generalizzati.
Modelli di serie storiche nell’epidemiologia ambientale.
I modelli lineari ad effetti misti per dati longitudinali, misure ripetute, disegni a blocchi e dati di
tipo multilevel o gerarchici.
Il dosaggio biologico.
EPIDEMIOLOGIA
Responsabile: Giulia Cavrini
Docenti: Giulia Cavrini Franco Merletti Annibale Buggeri Corrado Lagazio
Parte I
Elementi di Epidemiologia. Misure di frequenza e misure di associazione.
Studi Caso-controllo e studi di coorte. Confondimento. Criteri di causalità.
Metodi di standardizzazione
Analisi stratificata. Test di Mantel-Haenszel
Parte II
Analisi di tabelle quadrate.
Studi di coorte e diagramma di Lexis.
Studi per dati appaiati. Disegni speciali (Case-cohort, case crossover, case-only)
Modelli lineari generalizzati
Modelli log-lineari. Paradosso di Simpson
Regressione logistica e di Poisson.
Regressione logistica condizionata. Analisi di dati correlati
Parte III
Prendendo le mosse dal teorema di Bayes, saranno descritte: a) le problematiche legate alla
specificazione della distribuzione a priori sui parametri del modello, b) le potenzialità dei modelli
gerarchici per la rappresentazione di fenomeni “complessi”, c) le difficoltà computazionali connesse
all’inferenza Bayesiana ed i metodi più frequentemente utilizzati per l’esplorazione della
distribuzione a posteriori. Tutti gli argomenti di carattere teorico sono introdotti e contestualizzati
facendo riferimento ad un’ampia gamma di esempi.
Il corso è organizzato in lezioni frontali ed esercitazioni.
L’uso del software WINBUGS costituisce parte integrante del corso
ANALISI DELLA SOPRAVVIVENZA
Responsabile: Rossella Miglio
Docenti: Rossella Miglio Alessandra Nardi
I problemi che generano dati di sopravvivenza.
Modelli non parametrici per l’analisi univariata. Modelli parametrici per l’analisi univariata.
Analisi prognostica e modelli multivariati.
Modelli a rischi proporzionali parametrici e semiparamentrici.
Analisi dei residui ed altri tipi di analisi diagnostiche per modelli di sopravvivenza.
Modelli per popolazioni non omogenee con variabili latenti.
STATISTICA AMBIENTALE
Responsabile: Daniela Cocchi
Da definire
VALUTAZIONE DEI SISTEMI SANITARI
Responsabile: Fabrizio Gianfrate
Da definire
